普遍觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為，人工智能需要通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)達(dá)到與人類(lèi)類(lèi)似甚至超過(guò)人類(lèi)的知識(shí),、推理、決策與操控能力,。與在云端數(shù)據(jù)中心進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練的傳統(tǒng)人工智能不同,，嵌入式人工智能具有去中心化、模型簡(jiǎn)化,、訓(xùn)練數(shù)據(jù)縮減,、高實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。

7月22日,，記者從鄭州輕工業(yè)大學(xué)獲悉,，由鄭州輕工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院教授蘇日建領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)主持的國(guó)家自然科學(xué)基金“基于超順磁性納米粒子的無(wú)創(chuàng)測(cè)溫方法研究”項(xiàng)目有了新進(jìn)展。

本項(xiàng)目率先將嵌入式技術(shù)用于生物信息測(cè)量領(lǐng)域，進(jìn)行了嵌入式人工智能的重要?jiǎng)?chuàng)新并取得了突破,。項(xiàng)目通過(guò)嵌入式人工智能算法,，明晰了熱療靶區(qū)的溫度與磁性納米粒子特性參數(shù)之間的關(guān)系，并探索出了一種基于磁性納米粒子的非侵入式,、在體的靶區(qū)溫度場(chǎng)測(cè)量方法,，可為腫瘤靶向熱療中溫度測(cè)量提供有效的溫度、濃度磁化模型及生物熱傳導(dǎo)模型,，對(duì)于提高惡性腫瘤的治療效果具有重要的意義,。

未聯(lián)網(wǎng)也能進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算

“嵌入式人工智能是當(dāng)前最熱門(mén)的人工智能商業(yè)化技術(shù)之一。所謂嵌入式人工智能,，就是設(shè)備無(wú)須通過(guò)云端數(shù)據(jù)中心進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算,，而是在本地、不聯(lián)網(wǎng)的情況下就可以做到實(shí)時(shí)環(huán)境感知,、人機(jī)交互,、決策控制等?！碧K日建在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪(fǎng)時(shí)表示,，嵌入式人工智能利用嵌入式終端設(shè)備僅通過(guò)邊緣計(jì)算進(jìn)行簡(jiǎn)化模型訓(xùn)練。

業(yè)界的普遍觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為,，人工智能需要通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)達(dá)到與人類(lèi)類(lèi)似甚至超過(guò)人類(lèi)的知識(shí),、推理、決策與操控能力,。與在云端數(shù)據(jù)中心進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練的傳統(tǒng)人工智能不同,，嵌入式人工智能具有去中心化、模型簡(jiǎn)化,、訓(xùn)練數(shù)據(jù)縮減,、高實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。

蘇日建說(shuō),，5G技術(shù)會(huì)催生更多的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,，據(jù)預(yù)測(cè)，2025年,，人工智能將會(huì)產(chǎn)生5.1萬(wàn)億美元的應(yīng)用市場(chǎng),。嵌入式人工智能可以應(yīng)用在醫(yī)療、零售,、智能交通及智能制造等領(lǐng)域,。

將龐大計(jì)算縮減至微小終端中

全球移動(dòng)通信系統(tǒng)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2020年全球物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量已達(dá)126億個(gè),。如果所有設(shè)備均按現(xiàn)有人工智能模型的訓(xùn)練方向進(jìn)行云計(jì)算,，很大一部分物聯(lián)網(wǎng)終端將受制于網(wǎng)絡(luò)帶寬速度的影響,，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)的決策與控制。這必然帶來(lái)糟糕的用戶(hù)體驗(yàn),，甚至造成更嚴(yán)重的問(wèn)題,，如自動(dòng)駕駛中的高延時(shí)將帶來(lái)駕駛風(fēng)險(xiǎn)；人臉識(shí)別數(shù)據(jù)上傳則可能造成隱私信息泄露等,。

“當(dāng)然這并不是說(shuō)在云端進(jìn)行模型訓(xùn)練和決策控制的人工智能與嵌入式人工智能是矛盾的,，只是二者的訴求不同，適合的應(yīng)用場(chǎng)景也不同,?！碧K日建解釋?zhuān)贫烁m合數(shù)據(jù)吞吐量高且模型復(fù)雜的訓(xùn)練；而嵌入式人工智能則在需要高實(shí)時(shí)計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景更具優(yōu)勢(shì),。

“可以說(shuō)嵌入式人工智能本質(zhì)是將云端的算法部署至終端設(shè)備,，也就是運(yùn)算邊緣化。其最大的難點(diǎn)在于將云端的海量數(shù)據(jù)及龐大的計(jì)算規(guī)?？s減至終端設(shè)備中運(yùn)算,、處理?！碧K日建說(shuō),，具體來(lái)說(shuō)，一是如何根據(jù)模型訓(xùn)練的算法在芯片設(shè)計(jì)上增加神經(jīng)處理單元或節(jié)點(diǎn),；二是如何在不降低描述精度的情況下簡(jiǎn)化訓(xùn)練模型,，降低算法復(fù)雜性；三是如何在保證決策準(zhǔn)確度和控制精度的情況下,，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量,。“這些既是業(yè)界所面臨的問(wèn)題,，更是我國(guó)研究人員要突破的技術(shù)瓶頸”,。